题目描述
N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这N个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务。从时刻0开始,这些任务被分批加工,第i个任务单独完成所需的时间是Ti。在每批任务开始前,机器需要启动时间S,而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和(同一批任务将在同一时刻完成)。每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数Fi。请确定一个分组方案,使得总费用最小。
例如:S=1;T={1,3,4,2,1};F={3,2,3,3,4}。如果分组方案是{1,2}、{3}、{4,5},则完成时间分别为{5,5,10,14,14},费用C={15,10,30,42,56},总费用就是153。
输入输出格式
输入格式:
第一行是N(1<=N<=5000)。
第二行是S(0<=S<=50)。
下面N行每行有一对数,分别为Ti和Fi,均为不大于100的正整数,表示第i个任务单独完成所需的时间是Ti及其费用系数Fi。
输出格式:
一个数,最小的总费用。
输入输出样例
输入样例#1:
5 1 1 3 3 2 4 3 2 3 1 4
输出样例#1:
153
设f[i]=最小花费。
由于不知道机器会启动多少次,所以难以计算时间。
考虑“提前计算”:如果i~j-1是同一批,那么i之后的任务都会因为“完成i~j-1占用时间”而
产生费用,所以可以把处理i~j-1消耗的时间对后边任务造成的费用影响先算上。
解法一:
根据上述,可以列出动规方程:dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) )
(sumf和sumt分别是题目中f、t的前缀和) 方程中s*(sumf[n]-sumf[j])提前计算了后面的任务受到本次任务的影响。
这是一个O(n^2)的解法。
1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<algorithm> 4 #include<cmath> 5 #include<queue> 6 #include<cstring> 7 using namespace std; 8 const int mxn=6000; 9 int n; 10 int s; 11 int t[mxn],f[mxn]; 12 int sumt[mxn],sumf[mxn]; 13 int dp[mxn]; 14 int main(){ 15 scanf("%d%d",&n,&s); 16 int i,j; 17 for(i=1;i<=n;i++){ 18 scanf("%d%d",&t[i],&f[i]); 19 sumt[i]=sumt[i-1]+t[i]; 20 sumf[i]=sumf[i-1]+f[i]; 21 } 22 memset(dp,0x3f,sizeof dp); 23 dp[0]=0; 24 for(i=1;i<=n;i++) 25 for(j=0;j<i;j++){ 26 // printf("test:%d\n",dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j])); 27 dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) ); 28 } 29 printf("%d",dp[n]); 30 return 0; 31 }
“教练,我想跑得更快!”
“你去香港当记者吧”(误)
解法二:斜率优化